On the application of focused crawling for statistical machine translation domain adaptation - Laranjeira, Bruno Rezende (2015)
O treinamento de sistemas de Tradução de Máquina baseada em Estatística (TME) é bastante dependente da disponibilidade de corpora paralelos. Entretanto, este tipo de recurso costuma ser difícil de ser encontrado, especialmente quando lida com idiomas com poucos recursos ou com tópicos muito específicos, como, por exemplo, dermatologia. Para contornar esta situação, uma possibilidade é utilizar corpora comparáveis, que são recursos muito mais abundantes. Um modo de adquirir corpora comparáveis é a aplicação de algoritmos de Coleta Focada (CF). Neste trabalho, são propostas novas abordagens para CF, algumas baseadas em n-gramas e outras no poder expressivo das expressões multipalavra. Também são avaliadas a viabilidade do uso de CF para realização de adaptação de domínio para sistemas genéricos de TME e se há alguma correlação entre a qualidade dos algoritmos de CF e dos sistemas de TME que podem ser construídos a partir dos respectivos dados coletados. Os resultados indicam que algoritmos de CF podem ser bons meios para adquirir corpora comparáveis para realizar adaptação de domínio para TME e que há uma correlação entre a qualidade dos dois processos.